Masked Autoencoder (MAE) / Tự mã hóa Che phủ

📖 Masked Autoencoder (MAE)

Definition (English):

MAE is a self-supervised vision model that reconstructs masked image patches. It randomly masks 75% of image patches, encodes only the visible patches (efficient), then decodes to reconstruct the full image. MAE learns rich visual representations by solving this challenging reconstruction task. It is pre-trained efficiently and fine-tuned for downstream tasks like classification and detection.

📖 Tự mã hóa Che phủ

Định nghĩa (Tiếng Việt):

MAE là mô hình thị giác tự giám sát tái tạo các mảnh hình ảnh bị che. Nó ngẫu nhiên che 75% mảnh hình ảnh, chỉ mã hóa các mảnh nhìn thấy (hiệu quả), sau đó giải mã để tái tạo hình ảnh đầy đủ. MAE học biểu diễn thị giác phong phú bằng cách giải quyết tác vụ tái tạo thách thức này. Nó được pre-train hiệu quả và tinh chỉnh cho các tác vụ downstream như phân loại và phát hiện.

📂 Phân loại: Self-Supervised